本发明公开了一种基于ARMA和SVR的风速预测方法。该方法利用历史数据建立ARMA模型，再利用ARMA模型定得的阶数划分数据集，最后利用划分好的数据训练SVR模型并进行预测。在划分数据集之前，利用ARMA建模方法对原始数据集进行定阶，利用得到的偏自相关系数p的值，对数据集进行划分，得到多段相关性较强的时间序列，将划分好的数据再分为训练集和测试集，训练集供SVR模型进行训练，然后利用测试集对训练好的模型的预测效果进行检验，并改变划分数据的p值建立新的模型，通过使用均方根误差比较这些模型的预测效果，证明了利用本方法取得的p值划分数据集效果更好，数据利用效率最大，预测效果更精确。